[发明专利]遥感影像的建筑物实例提取方法、装置、存储介质及设备

权利要求书

1.一种遥感影像的建筑物实例提取方法，其特征在于，所述方法包括：

提取遥感影像数据的特征图，根据所述特征图预估遥感影像数据中存在的建筑物实例以及各个建筑物实例的初始检测框；

根据各个建筑物实例的初始检测框内部的特征点的特征信息确定对应建筑物实例的候选边界线集合；

按照预设尺寸将各个建筑物实例的初始检测框划分为多个检测区域，根据各个初始检测框内每一检测区域的特征向量查找检测区域内包含建筑物实例的目标检测区域；

根据各个初始检测框内每一目标检测区域在边界线方向θ₁和θ₂对应的切线，与对应候选边界线集合中靠近该目标检测区域中心点的候选边界线形成的区域作为当前候选边界线的有效区域；

提取目标检测区域中各个像素点在对应的初始检测框的特征图的特征向量平均值，得到目标检测区域的维度为n的特征向量A，并分别提取对应建筑物实例的每一候选边界线的有效区域中各个像素点在当前初始检测框的特征图的特征向量平均值，得到各个选边界线的有效区域的维度为n的特征向量B，分别计算目标检测区域的特征向量A与各个选边界线的有效区域的特征向量B的余弦相似度；

从对应的特征向量B与特征向量A的余弦相似度小于预设相似阈值的各个候选边界线中，在θ₁和θ₂的正负方向上分别选取远离当前目标检测区域中心点的候选边界线作为对应建筑物实例的目标边界线；

根据各个建筑物实例的目标边界线的交点确定位置调整参数，并根据所述位置调整参数对对应建筑物实例的初始检测框进行调整，得到各个建筑物实例的目标检测框；

从各个建筑物实例的目标检测框中提取对应的建筑物实例。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取遥感影像数据的特征图，根据所述特征图预估遥感影像数据中存在的建筑物实例以及各个建筑物实例的初始检测框，包括：

采用深层卷及神经网络提取遥感影像数据的特征图；

根据所述特征图预估遥感影像数据中存在的建筑物实例以及各个建筑物实例的多个预估面积，并根据各个建筑物实例的多个预估面积为对应的建筑物实例生成相应的多个推荐区域；

从所述特征图中提取各个推荐区域对应位置的特征向量，根据所述特征向量采用预设的学习模型确定每一推荐区域包含对应的建筑物实例的置信度以及位置偏移量；

根据每一推荐区域包含对应的建筑物实例的置信度，确定各建筑物实例对应的目标推荐区域，并根据位置偏移量对所述目标推荐区域进行位置调整，得到各个建筑物实例的初始检测框。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各个建筑物实例的初始检测框内部的特征点的特征信息确定对应建筑物实例的候选边界线集合，包括：

提取各个建筑物实例的初始检测框内部的特征点，并计算各个特征点的梯度方向；

根据各个特征点的梯度方向确定所述初始检测框对应的建筑物实例的边界线方向；

根据各个建筑物实例的边界线方向将对应初始检测框内的特征点划分为与所述边界线方向一致的候选边界线集合。